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Les 5 meilleurs LLM open source (février 2026)
L'IA open source a rattrapé les systèmes à code source fermé. Ces cinq grands modèles de langage (LLM) Offrez des performances de niveau entreprise sans les coûts récurrents des API ni la dépendance à un fournisseur. Chacune gère des cas d'usage différents, du raisonnement sur appareil au support multilingue à grande échelle.
Ce guide détaille GPT-OSS-120B, DeepSeek-R1, Qwen3-235B, LLaMA 4 et Mixtral-8x22B avec des détails spécifiques sur les capacités, les coûts et les exigences de déploiement.
Comparaison rapide
| Outil | Idéal pour | Prix ​​de départ | Élément clé |
|---|---|---|---|
| GPT-OSS-120B | Déploiement mono-GPU | Gratuit (Apache 2.0) | Fonctionne sur un GPU de 80 Go avec des paramètres de 120 B |
| DeepSeek-R1 | Tâches de raisonnement complexes | Gratuit (MIT) | Paramètres 671B avec une pensée transparente |
| Qwen3-235B | Applications multilingues | Gratuit (Apache 2.0) | Prend en charge plus de 119 langues avec une pensée hybride |
| LLaMA4 | Traitement multimodal | Gratuit (licence personnalisée) | Fenêtre de contexte du jeton 10M |
| Mixtral-8x22B | Production rentable | Gratuit (Apache 2.0) | 75 % d'économies de calcul par rapport aux modèles denses |
1. GPT-OSS-120B
OpenAI a publié ses premiers modèles de pondération ouverts depuis GPT-2 en août 2025. GPT-OSS-120B utilise un mélange d'experts Architecture avec 117 milliards de paramètres au total, mais seulement 5.1 milliards actifs par jeton. Cette conception épurée permet de l'exécuter sur un seul GPU de 80 Go au lieu de recourir à des clusters multi-GPU.
Le modèle égale les performances d'o4-mini sur les benchmarks principaux. Il atteint une précision de 90 % aux tests MMLU et d'environ 80 % aux tâches de raisonnement GPQA. Le taux de réussite de la génération de code est de 62 % à la première tentative, ce qui le place au niveau des alternatives propriétaires. La fenêtre contextuelle de 1 128,000 jetons permet une analyse complète des documents sans fragmentation.
OpenAI a entraîné ces modèles à l'aide de techniques issues d'o3 et d'autres systèmes frontiers. L'accent a été mis sur le déploiement pratique plutôt que sur l'échelle brute. Ils ont ouvert le code source du tokenizer o200k_harmony aux côtés des modèles, standardisant ainsi le traitement des entrées entre les implémentations.
Avantages et inconvénients
- Le déploiement d'un seul GPU de 80 Go élimine les coûts d'infrastructure multi-GPU
- La fenêtre de contexte native 128K traite des bases de code entières ou de longs documents
- La licence Apache 2.0 autorise une utilisation commerciale et une modification sans restriction
- Les implémentations de référence dans PyTorch, Triton et Metal simplifient l'intégration
- La précision de 90 % du MMLU correspond aux modèles propriétaires lors des tests de raisonnement
- La formation axée sur l'anglais limite les capacités multilingues par rapport aux alternatives
- Les paramètres actifs 5.1B peuvent sous-performer les modèles denses sur des tâches spécialisées
- Nécessite au moins 80 Go de VRAM, excluant le déploiement de GPU grand public
- Aucune variante distillée n'est encore disponible pour les environnements à ressources limitées
- Spécialisation de domaine limitée par rapport aux alternatives affinées
Prix : GPT-OSS-120B fonctionne sous licence Apache 2.0 sans frais récurrents. Vous avez besoin de matériel capable d'exécuter des modèles 80 Go (GPU NVIDIA A100 ou H100). Le déploiement cloud sur AWS, Azure ou GCP coûte environ 3 à 5 $ par heure pour les types d'instances appropriés. Le déploiement auto-hébergé nécessite l'achat d'un GPU unique (environ 10 000 à 15 000 $ pour un GPU A100 d'occasion).
Aucun frais d'abonnement. Aucune limite d'API. Aucun lien avec un fournisseur.
2. DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 a conçu son modèle spécifiquement pour le raisonnement transparent. L'architecture utilise 671 milliards de paramètres au total, dont 37 milliards sont activés par passage. L'apprentissage par renforcement a privilégié l'apprentissage par renforcement, sans ajustement supervisé préalable, permettant ainsi aux schémas de raisonnement d'émerger naturellement du processus d'apprentissage par renforcement.
Le modèle atteint une précision de 97 % aux évaluations MATH-500 et égale la note o1 d'OpenAI pour les tâches de raisonnement complexes. La particularité de DeepSeek-R1 réside dans la possibilité d'observer son processus de réflexion. Le modèle présente une logique étape par étape au lieu de se limiter aux réponses finales. Cette transparence est importante pour les applications nécessitant la vérification du raisonnement, comme l'analyse financière ou la vérification technique.
DeepSeek a publié six versions distillées en plus du modèle principal. Celles-ci varient de 1.5 à 70 milliards de paramètres, et fonctionnent sur des matériels allant des GPU grand public haut de gamme aux périphériques de pointe. La version distillée Qwen-32B surpasse l'o1-mini dans tous les benchmarks, tout en nécessitant une fraction du calcul.
Avantages et inconvénients
- La précision de 97 % du test MATH-500 conduit les modèles open source sur le raisonnement mathématique
- Un processus de réflexion transparent permet la vérification et le débogage
- L'échelle de paramètres 671B offre des capacités d'analyse approfondies
- Six variantes distillées permettent un déploiement sur différentes configurations matérielles
- La licence MIT autorise une utilisation commerciale sans restriction
- Les paramètres 671B nécessitent une infrastructure substantielle pour le déploiement complet du modèle
- Le mode de raisonnement augmente la latence par rapport à la génération de réponses directes
- La formation optimisée en anglais limite les performances dans d'autres langues
- L'approche d'apprentissage par renforcement peut produire des explications verbeuses
- Les outils communautaires sont encore en phase de maturation par rapport aux modèles plus établis
Prix : DeepSeek-R1 est publié sous licence MIT sans frais d'utilisation. Le modèle 671B complet nécessite au moins 8 GPU A100 (coût cloud : environ 25 à 30 $/heure). Les modèles distillés sont nettement moins chers : la variante 32B nécessite un seul GPU A100 (environ 3 à 5 $/heure cloud, environ 10 000 $ d'achat de matériel). La version 7B fonctionne sur des GPU RTX 4090 grand public.
DeepSeek offre un accès API gratuit avec des limites de débit pour les tests. Le déploiement en production nécessite l'auto-hébergement ou une infrastructure cloud.
3. Qwen3-235B
Le Qwen3-235B d'Alibaba intègre une réflexion hybride aux modèles open source. Les utilisateurs contrôlent les niveaux d'effort de raisonnement (faible, moyen, élevé) en fonction de la complexité de la tâche. Besoin d'une réponse rapide au service client ? Le mode de réflexion faible offre des réponses rapides. Vous effectuez des analyses de données complexes ? Le mode de réflexion élevée applique un raisonnement méthodique.
L'architecture utilise 235 milliards de paramètres au total, dont 22 milliards sont activés sur 94 couches. Chaque couche contient 128 experts, dont 8 sont activés par jeton. Cette sélection d'experts permet un traitement efficace tout en préservant les capacités. Le modèle a été entraîné sur plus d'un milliard de jetons répartis dans 119 langues, ce qui représente 10 fois plus de données multilingues que les versions précédentes de Qwen.
Les performances s'établissent à 87-88 % de précision MMLU, avec de solides benchmarks multilingues. Le modèle excelle lors des évaluations C-Eval et régionales en Asie, en Europe et sur d'autres marchés. La génération de code atteint 37 % de zéro-shot, mais s'améliore significativement lors de l'activation du mode de réflexion pour les tâches de programmation complexes.
Avantages et inconvénients
- La prise en charge de plus de 119 langues permet un déploiement mondial sans barrières linguistiques
- Le contrôle de la pensée hybride optimise les compromis coût-performance par demande
- Le contexte du jeton 128K gère une analyse approfondie des documents
- La licence Apache 2.0 autorise la modification commerciale
- Les performances de 87 % du MMLU rivalisent avec celles des principaux systèmes propriétaires
- Les paramètres 235B nécessitent une configuration multi-GPU pour le déploiement en production
- 37 % des modèles de codage spécialisés sont des références de génération de code
- La sélection du mode de réflexion ajoute de la complexité à la logique de l'application
- Le biais linguistique chinois montre de meilleures performances en chinois par rapport aux autres langues
- Outils communautaires limités par rapport à l'écosystème LLaMA
Prix : Qwen3-235B utilise une licence Apache 2.0 gratuite. Le modèle complet nécessite 4 à 8 GPU A100 selon la quantification (cloud : environ 15 à 30 $/heure). Alibaba Cloud propose des terminaux gérés avec un tarif au jeton à partir de 0.002 $/1 000 jetons pour le mode de réflexion et 0.0003 $/1 000 pour le mode standard.
Les variantes plus petites du Qwen3 (7B, 14B, 72B) fonctionnent sur du matériel grand public. Le modèle 7B fonctionne sur des GPU grand public de 24 Go.
4. LLaMA4
LLaMA 4 de Meta introduit des fonctionnalités multimodales natives pour le texte, les images et les courtes vidéos. La variante Scout regroupe 109 milliards de paramètres au total, dont 17 milliards actifs, tandis que Maverick utilise un pool d'experts plus important pour les tâches spécialisées. Tous deux traitent plusieurs types de contenu grâce à des techniques de fusion précoce qui intègrent les modalités dans des représentations unifiées.
La gestion du contexte a atteint des niveaux inédits. LLaMA 4 Scout prend en charge jusqu'à 10 millions de jetons pour les applications d'analyse documentaire approfondie. Le contexte standard s'élève à 128 000 jetons, un volume déjà conséquent pour la plupart des cas d'utilisation. Les modèles ont été pré-entraînés sur plus de 30 000 milliards de jetons, soit le double de la quantité d'entraînement de LLaMA 3.
Les tests de performance montrent que LLaMA 4 surpasse GPT-4o et Gemini 2.0 Flash pour le codage, le raisonnement et les tests multilingues. Meta a développé MetaP, une technique permettant de définir de manière fiable les hyperparamètres à différentes échelles de modèle. Cela permet des performances constantes lors du transfert des paramètres appris vers différentes configurations.
Avantages et inconvénients
- La fenêtre de contexte du jeton 10M permet de traiter des bases de code ou des ensembles de données entiers
- Le traitement multimodal natif gère les entrées de texte, d'image et de vidéo
- La formation sur les jetons 30T offre une couverture complète des connaissances
- Plusieurs variantes de taille, du déploiement en périphérie à l'échelle du centre de données
- Surpasse GPT-4o dans les tests de codage et de raisonnement
- La licence commerciale personnalisée nécessite un examen pour les déploiements à grande échelle
- La fusion multimodale ajoute de la complexité aux pipelines de déploiement
- Un contexte de 10 M nécessite une mémoire importante même avec des optimisations
- Les variations de taille des modèles créent une confusion quant à la variante à utiliser
- La documentation est encore en cours d'élaboration pour les fonctionnalités les plus récentes
Prix : LLaMA 4 utilise la licence commerciale personnalisée de Meta (gratuite pour la plupart des utilisations, avec restrictions pour les services de plus de 700 millions d'utilisateurs). La variante Scout nécessite 2 à 4 GPU H100 (cloud : environ 10 à 20 $/heure). Maverick nécessite 4 à 8 GPU H100 (environ 20 à 40 $/heure). Meta offre un accès API gratuit via sa plateforme, avec des limitations de débit.
Les variantes LLaMA plus petites fonctionnent sur du matériel grand public. Le modèle 8B fonctionne sur des GPU de 16 Go. Les déploiements en entreprise peuvent négocier des licences directes avec Meta.
5. Mixtral-8x22B
Le Mixtral-8x22B de Mistral AI permet une économie de calcul de 75 % par rapport aux modèles denses équivalents. Ce modèle à mélange d'experts comprend huit experts de 22 milliards de paramètres, totalisant 141 milliards de paramètres, mais seuls 39 milliards sont activés lors de l'inférence. Cette activation parcimonieuse offre des performances supérieures tout en s'exécutant plus rapidement que les modèles denses de 70 milliards de paramètres.
Le modèle prend en charge l'appel de fonctions natif pour le développement d'applications sophistiquées. Vous pouvez connecter des interfaces en langage naturel directement aux API et aux systèmes logiciels sans couches d'intégration personnalisées. La fenêtre contextuelle de 64 000 jetons gère les conversations étendues et l'analyse complète des documents.
Les performances multilingues se distinguent en anglais, français, italien, allemand et espagnol. Mistral a été spécifiquement entraîné sur les langues européennes, ce qui lui a valu de meilleures performances que les modèles dont la couverture linguistique est plus large, mais moins étendue. Le raisonnement mathématique atteint 90.8 % sur GSM8K et le codage obtient d'excellents résultats aux tests HumanEval et MBPP.
Avantages et inconvénients
- La réduction de 75 % des calculs par rapport aux modèles denses réduit les coûts d'infrastructure
- L'appel de fonction natif simplifie l'intégration de l'API
- Prise en charge linguistique européenne solide pour les applications multilingues
- La précision GSM8K de 90.8 % offre un raisonnement mathématique solide
- La licence Apache 2.0 autorise une utilisation commerciale sans restriction
- Contexte de 64 K plus court que les concurrents offrant des fenĂŞtres de 128 K+
- L'accent mis sur les langues européennes se traduit par des performances plus faibles dans les langues asiatiques
- Les paramètres actifs 39B peuvent limiter la capacité à effectuer des tâches de raisonnement complexes
- La logique de routage experte ajoute de la complexité au déploiement
- Communauté plus petite par rapport à l'écosystème LLaMA
Prix : Mixtral-8x22B fonctionne sous licence Apache 2.0 sans frais. Nécessite 2 à 4 GPU A100 pour la production (cloud : environ 10 à 15 $/heure). Mistral propose un accès API géré à 2 $ par million de jetons en entrée et 6 $ par million en sortie. L'auto-hébergement élimine les coûts par jeton après l'investissement matériel initial.
Les versions quantifiées fonctionnent sur un seul A100 avec une dégradation acceptable des performances. L'efficacité du modèle le rend rentable pour les charges de travail de production à haut volume.
Quel modèle choisir ?
Votre matériel vous impose des options immédiates. Le GPT-OSS-120B est compatible avec des GPU de 80 Go, ce qui le rend accessible si vous utilisez déjà une infrastructure A100. Les variantes simplifiées de DeepSeek-R1 gèrent les contraintes de ressources : le modèle 7B fonctionne sur du matériel grand public tout en conservant un raisonnement robuste.
Les exigences multilingues privilégient Qwen3-235B pour une couverture linguistique étendue ou Mixtral-8x22B pour les langues européennes en particulier. LLaMA 4 est idéal pour les besoins en fonctionnalités multimodales ou en fenêtres contextuelles étendues au-delà de 128 000 jetons.
Les déploiements soucieux des coûts privilégient Mixtral-8x22B pour les charges de travail de production. Les économies de calcul de 75 % sont rapidement réalisées à grande échelle. La recherche et le développement bénéficient du raisonnement transparent de DeepSeek-R1, notamment pour vérifier la logique de décision.
Les cinq modèles fonctionnent sous des licences permissives. Aucun coût d'API récurrent. Aucune dépendance fournisseur. Vous contrôlez le déploiement, la confidentialité des données et les modifications du modèle. Le paysage de l'IA open source a atteint la parité avec les systèmes fermés. Ces outils offrent des fonctionnalités d'entreprise sans restrictions.
FAQ
De quel matériel ai-je besoin pour exécuter ces LLM open source ?
La configuration minimale requise varie selon le modèle. Le GPT-OSS-120B nécessite un seul GPU de 80 Go (A100 ou H100). La version complète de DeepSeek-R1 nécessite 8 GPU A100, mais les versions simplifiées fonctionnent sur des RTX 4090 grand public. Le Qwen3-235B et le LLaMA 4 nécessitent 2 à 8 GPU selon la quantification. Le Mixtral-8x22B fonctionne efficacement avec 2 à 4 GPU A100. Le déploiement dans le cloud coûte entre 3 et 40 $/heure selon la taille du modèle.
Ces modèles peuvent-ils égaler les performances du GPT-4 ou du Claude ?
Oui, sur des tests spécifiques. DeepSeek-R1 égale OpenAI o1 sur les tâches de raisonnement avec une précision de 97 % en MATH-500. LLaMA 4 surpasse GPT-4o sur les tests de codage. GPT-OSS-120B atteint une précision MMLU de 90 %, comparable aux systèmes propriétaires. Cependant, les modèles propriétaires peuvent exceller dans des domaines spécialisés comme l'écriture créative ou la conversation nuancée.
Quel modèle gère le mieux plusieurs langues ?
Le Qwen3-235B prend en charge plus de 119 langues et offre 10 fois plus de données d'entraînement multilingues que ses concurrents. Il excelle dans les tests de référence en langues asiatiques et les tests de connaissances culturelles. Le Mixtral-8x22B est le meilleur pour les langues européennes (français, allemand, espagnol, italien) grâce à un entraînement spécialisé. D'autres modèles offrent une prise en charge multilingue variable, mais sont optimisés principalement pour l'anglais.
Y a-t-il des coûts d’utilisation au-delà du matériel ?
Aucuns frais récurrents pour les déploiements auto-hébergés sous licences Apache 2.0 ou MIT. LLaMA 4 utilise une licence commerciale personnalisée, gratuite pour la plupart des utilisations (des restrictions s'appliquent aux services comptant plus de 700 millions d'utilisateurs). Les coûts d'hébergement cloud varient selon le fournisseur et le type d'instance. L'accès aux API gérées par des fournisseurs comme Mistral démarre à 2 $ par million de jetons d'entrée.
Quelle est la différence entre un mélange d’experts et des modèles denses ?
Les architectures mixtes d'experts n'activent qu'un sous-ensemble de paramètres par entrée, ce qui optimise l'efficacité sans compromettre les capacités. GPT-OSS-120B utilise 5.1 milliards de paramètres sur 117 milliards par jeton. Les modèles denses activent tous les paramètres pour chaque entrée. Les modèles MoE permettent des économies de calcul de 70 à 75 % tout en égalant, voire en surpassant, les performances des modèles denses à des échelles similaires.
